tf_config.gpu_options.allow_growth = True 1. 当allow_growth关闭的时候,curr_region_allocation_bytes_就是默认的剩余内存大小,也就是只有一个Region 当allow_growth打开的时候,curr_region_allocation_bytes_的值是最小为1M的多个Region,curr_region_allocation_bytes_默认以2倍的速度增长,也就是每次申请Region的...
GPU 多核训练 gpu多卡训练 使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到,只占用了第一张显卡,第二张显卡完全没用。 要使用多张显卡,需要按如下步骤: (1)import multi_gpu_model函数:fro...
JAVA反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都...
gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth =True)config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options) session= tf.Session(config=config) 2.2限制GPU的使用率 方法一: config =tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction= 0.85#占用85%显存session= tf.Session(config=config) 方法二: gpu_...
通过修改session的config来控制显存的使用,两个方式对应的配置参数allow_growth 以及 per_process_gpu_memory_fraction 来控制显存的占用模式。[链接地址] 方式一: # 假设你需要使用总显存的一半,设置方式如下: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5) ...
具体方式是实例化一个 tf.ConfigProto 类,设置参数,并在创建 tf.compat.v1.Session 时指定 Config 参数。以下代码通过 allow_growth 选项设置 TensorFlow 仅在需要时申请显存空间: config = tf.compat.v1.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True...
配置GPUOptions:在TensorFlow代码中,可以使用GPUOptions来配置TensorFlow对GPU的使用方式。GPUOptions提供了一系列选项,可以根据需要进行配置。以下是一些常用的GPUOptions选项: allow_growth:设置为True时,TensorFlow会根据需要动态分配显存,而不是一次性占用全部显存。这对于多个TensorFlow会话共享同一块GPU时很有用。 per_pro...
此外,通过设置tf.ConfigProto()的gpu_options.allow_growth为True,我们允许TensorFlow在需要时动态申请GPU内存,而不是一开始就申请全部内存。这有助于避免内存浪费和不必要的资源占用。 除了TensorFlow,其他深度学习框架(如PyTorch、Keras等)也有类似的方式来指定CUDA模型运行的GPU设备。具体方法可能因框架而异,但通常都涉...
config.gpu_options.allow_growth = True with tf.device('/cpu:0'): random_image_cpu = tf.random_normal((100, 100, 100, 3)) net_cpu = tf.layers.conv2d(random_image_cpu, 32, 7) net_cpu = tf.reduce_sum(net_cpu) with tf.device('/device:GPU:0'): ...
GPUOptions(allow_growth=True) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 3.2 Pytorch中使用指定的GPU PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU。有如下两种方法来指定需要使用的GPU。3.2.1 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES(类似tensorflow) 3.2.1.1 通过命令行执行...